[發明專利]自然場景目標檢測系統的性能評估方法及裝置

在審

• 申請號: 202010800297.5
• 申請日: 2020-08-11
• 公開（公告）號: CN114078202A
• 公開（公告）日: 2022-02-22
• 發明（設計）人: 李從勝;許超;巫彤寧;齊殿元;楊蕾
• 申請（專利權）人: 中國信息通信研究院
• 主分類號: G06V10/776
• 分類號: G06V10/776
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 谷敬麗;吳學鋒

本發明提供了一種自然場景目標檢測系統的性能評估方法及裝置，該方法包括：將目標圖像與多種自然場景融合，獲得融合自然場景的目標圖像；對所述融合自然場景的目標圖像進行分割，獲得目標圖像中每個對象的對象類別；將融合自然場景的目標圖像輸入至自然場景目標檢測系統中，獲得自然場景目標檢測系統輸出的目標對象檢測結果；基于目標圖像中每個對象的對象類別和目標對象檢測結果，計算評估指標值；根據所述評估指標值，對自然場景目標檢測系統的性能進行評估。本發明可以評估自然場景目標檢測系統的性能，成本低且準確度高。

技術領域

本發明涉及檢測技術領域，尤其涉及一種自然場景目標檢測系統的性能評估方法及裝置。

背景技術

近年來，以深度學習為中心的機器學習技術引起了人們的廣泛關注，比如自動駕駛已逐漸成為可能。而自動駕駛中的關鍵一環就是對交通場景的有效認知，尤其是在惡劣氣象條件下如何提高傳感器的分辨效率，以及對道路可行域的準確識別和檢測，這些因素直接決定了自動駕駛汽車的安全性能。但是，外部干擾因素對AI系統的推理影響難以控制和評估。研究表明，下雨和起霧等都會嚴重影響自動檢測系統對行人、自行車手和其他道路使用者檢測準確度，未來具有挑戰性的天氣條件將是影響人工智能在機器視覺相關任務中推理準確度的關鍵因素。因此，對上述AI等自然場景目標檢測系統的性能進行評估變得尤為重要。而目前缺乏一種低成本的且準確度高的自然場景目標檢測系統的性能評估方法。

發明內容

本發明實施例提出一種自然場景目標檢測系統的性能評估方法，用以評估自然場景目標檢測系統的性能，成本低且準確度高，該方法包括：

將目標圖像與多種自然場景融合，獲得融合自然場景的目標圖像；

對所述融合自然場景的目標圖像進行分割，獲得目標圖像中每個對象的對象類別；

將融合自然場景的目標圖像輸入至自然場景目標檢測系統中，獲得自然場景目標檢測系統輸出的第二目標對象檢測結果；

基于目標圖像中每個對象的對象類別和目標對象檢測結果，計算評估指標值；

根據所述評估指標值，對自然場景目標檢測系統的性能進行評估。

本發明實施例提出一種自然場景目標檢測系統的性能評估裝置，用以評估自然場景目標檢測系統的性能，成本低且準確度高，該裝置包括：

融合模塊，用于將目標圖像與多種自然場景融合，獲得融合自然場景的目標圖像；

分割模塊，用于對所述融合自然場景的目標圖像進行分割，獲得目標圖像中每個對象的對象類別；

檢測模塊，用于將融合自然場景的目標圖像輸入至自然場景目標檢測系統中，獲得自然場景目標檢測系統輸出的目標對象檢測結果；

評估指標值計算模塊，用于基于目標圖像中每個對象的對象類別和目標對象檢測結果，計算評估指標值；

性能評估模塊，用于根據所述評估指標值，對自然場景目標檢測系統的性能進行評估。

本發明實施例還提出了一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述自然場景目標檢測系統的性能評估方法。

本發明實施例還提出了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有執行上述自然場景目標檢測系統的性能評估方法的計算機程序。